文 藍鯊財經社 魏強

6月11日，FORCE2025原動力大會·春在北京舉行，會上發布了豆包大模型1.6、視頻生成模型Seedance 1.0 pro等新模型，并升級了Agent開發平臺等AI云原生服務。

會后，火山引擎總裁譚待接受了媒體的群訪，以下為訪談內容，藍鯊財經社根據速記做整理，有刪減：

問這個月，國內外好多企業都發了企業級Agent的產品，火山發的產品和其他企業相比有什么特點？

譚待：從PC到移動到AI，最重要就是主體。AI時代的主體就是Agents。Agent能夠自主規劃、反思、執行任務。圍繞著Agent，首先是開發范式發生了變化，以前各種各樣的架構本質上都是以程序員為核心更好地去理解、設計業務。現在Agents很多集成步驟是通過模型策略展開的，模型跟工具、環境交互，這需要更好的模型和Agent平臺。基礎架構也一樣。數據以前是For BI，現在For AI，多模態數據是很重要的點。安全也一樣。今天，我們發了兩個新的安全產品，怎么解決大模型防火墻，解決模型投毒被攻擊，以及怎么解決端加密，解決安全隱私的問題，計算架構也一樣。

這一系列的東西我們把它叫做AI云原生。這也是火山最早在業界提出來的。我們希望通過從開發范式到基礎設施到數據到安全的完整AI原生去幫助企業做好這個事情。今天模型上我們帶來了更強大、性價比更高的豆包1.6。

做好Agent，最重要的是底層的模型一定是一個多模態深度思考的模型。如果不是，Agent能做出來的事情很有限，很初級。對于Agent而言，它的Token消耗量很大。AI大模型最早的應用就是聊天，一個人跟模型聊一個小時就是20多萬的Token，但如果讓Agent做一個任務，它要處理特別復雜的事情，一個任務可能就是20萬Token。怎么把Token（成本）降低也很重要。我們創新地做了區間定價，能集中地把企業用得最多的區間的成本降低到63%，相當于只需要以前的1/3。

我們的方舟還發了新功能：Prompt Pilot 、Coding Agent、Trip，知識庫，強化學習，多模態數據湖、安全等一系列方案。最后不僅是一個模型好，也需要去在安全、數據、平臺上去系統解決。

我們有一個優勢就是豆包APP用戶非常多，過程中實踐和總結出很多了做好這種復雜Agent的最佳實踐，不斷通過火山引擎對外提供。

Token降價得到行業認可的訣竅是心誠

問：火山為什么想在Token定價上做創新？能得到行業認可的訣竅是什么？

譚待：心誠。你真心想做這件事情。你不是把不好的模型免費，賺一個吆喝。我們心里想的是，要讓更多人運用AI創造價值。怎么做？就三件事：1、把模型做好；2、把成本做低；3、把應用性、落地性各種工具做好。這三個點從2023年就開始說，沒有變過，未來也會一直這樣。

但做好這件事情關鍵在于不斷的技術創新。2B的商業模式跟2C不一樣，不能羊毛出在豬身上。一開始你就要構建一個正毛利的商業模式才能持續。只能不斷通過技術的創新，包括模型結構創新，模型效果優化，工程、定價的配合。日常的工作中，不管是我還是我們團隊，大家都在想這個事情——怎么把成本做好，把能力做好，把性價比提高。每天看到Token在增長，開發者在群里反饋了很多好的問題，我們幫他們解決了，大家都很開心。

問：Tokens（調用成本）降到原來的1/3是不是技術在成本上的極限？

譚待：技術、軟件和硬件在不斷進步，肯定持續能夠優化成本。我們宗旨是每當我們做到了一定程度后，盡最大可能把技術紅利釋放出來，讓業界所有的開發者和企業受惠，它們AI的應用也會發展得更快。去年我們做豆包1.0，在模型結構和工程上做了大量優化，當時把價格降低99%。很多公司跟隨了我們的政策，中國的大模型就起來了。今年做更復雜的Agent，用到深度思考，多模態模型，成本有點高。

我們的三個原則：

第一、同一個尺寸，同一個參數的模型，開不開啟深度思考，做不做圖文、圖像理解，對成本沒影響。以前大家都是按模型能力定價，深度思考貴一些，圖文理解貴一些，non thinking（音）便宜一點，這次我們做了統一。

第二、我們看到上下文窗口，它是一個累加成本的遞增，但大部分企業實際上它的上下文窗口，特別是輸入是有一個分布區間的。如果在調度上能把不同長度的輸入輸出通過PD分離，再通過集中調度（并行計算如果長度不統一的話會互相思索），把這些架構做好，實際上可以把每一個區間的成本定向優化。絕大部分企業用的32K的范圍內可以做大幅優化。這次我們技術上做了創新，定價上也做了一個區間定價。對于企業來說，再去用Token，在常規的規模里去做推理，成本大幅度降低，降到63%，只需要以前1/3的成本就可以拿到更好的模型，而且是All in one。

第三、我們也對那些簡單的non-thinking做了一個特惠區，0.8、2塊這樣的低價它仍然存在。

這次我們考慮了方方面面，希望跟去年一樣，再一次促進Agent AI的普及。

AI云原生哪些技術變得更重要了？

問：豆包1.6比1.5升級點在哪里？

譚待：我覺得1.6比1.5還是有很多提升的地方。從評測的角度來看，在GPQA、AMI、Multichallenge上，functioncall指令遵循很重要，這有很大提升。Coding上也有很大提升。視覺理解，1.5還有很多對應的VIL模型、LL模型和Thinking模型，1.6我們把它全部合在了一起。但我們有一個增強版的1.6Thinking，這樣用起來更便捷，成本更低，在Coding、在邏輯推理上的能力更好，更適合Agent場景使用。我們應該是國內首個在深度思考支持256K窗口的（大模型）。做復雜任務的時候，特別是處理圖像和GUI操作的或者包括Coding，窗口很容易超過128K。

問：現在很多（技術）核心出發點變成AI，跟過去的云計算比，哪些技術變得重要了，哪些變得不重要了？

譚待：很多東西有延續性。CPU重不重要？還是很重要，因為大部分程序還是基于老的開發方式做的，怎么把這一塊規模化成本做低也很重要。數據庫也很重要，Agent其實就是數據庫變成了更擬人、更好的形式跟人交互。過去為Web、APP、云原生做的那些東西已經成熟了，很難有什么創新。未來AI云原生，從模型到Agent開發工具到多模態數據湖到AI安全，不斷有新的東西出來。不僅是我們，可能整個行業，未來都會圍繞AI云原生不斷做創新，大家可以看到很多眼花繚亂的新產品出來。

問：云對于模型的性能提高和成本降低起到了越來越重要的作用？

譚待：我覺得云本來就是很重要的事情，因為它是數字經濟的底座，AI本身又是能夠進一步擴大經濟和數字經濟的增長，所以云在里面發揮作用更大。對于大模型來說，不僅訓練成本高，推理成本更高，推理有波峰波谷，通過云可以更好去適配更多的硬件，把波峰波谷通過混合調度打平，成本降低。

AI云原生商業模式的變化

問：AI云原生跟云原生最本質的區別是什么？

譚待： 差別是主體變了，變成了Agent。比如訂酒店，如果是一個傳統的APP，比如我想去看有沒有浴缸，我得自己去翻圖片；如果大家有小孩帶出去，經常要跟酒店聯系加床，網站上沒有可選的，你只能打電話。做成Agent之后，它可以主動幫你看圖片，看里面有沒有浴缸，能幫你全網去搜大家的評論，能幫你主動跟前臺打電話。這就是傳統軟件做不了的事情。

云原生為什么而設計？移動互聯網興起，用戶觸點、時長大幅度增長，業務彈性要求更高，發布節奏要求更快。云原生為了APP的最佳實踐而設計，它的最佳實踐是彈性擴縮容、容器化、DevOps、微服務等等。企業的管理軟件也是互聯網化、彈性化。

現在的AI云原生就應該為Agent去設計新的技術棧。AI主體要什么，它要更強的模型、更好的Prompt Pilot，強化解決更特定的任務問題，所以我們有VIL模型。Agent要處理的數據不是結構化和非結構化的數據，它要處理的是各種更原始的多模態數據。以后Agent和Agent之間會互通，互聯，這里面Agent和Agent防護、安全都非常重要。當你意識到主體發生變化之后你就知道我要為新的主體設計技術棧。這就是AI云原生。這不是倒裝據主謂的關系，而是需要你以什么東西為本質思考。

問：云原生的商業模式是IaaS賣資源，PaaS、IaaS賣高價值的軟件，AI云原生的商業模式會發生哪些變化？

譚待：AI云原生其實數據和安全有一些也屬于SaaS，屬于PaaS，IaaS。SaaS、PaaS、IaaS更多從技術形態來看，有時候也很混雜，像Model and Agent是AP，它到底是SaaS還是PaaS？因為它的算力消耗也很密集。

這是為什么我們沒有從這個角度去分，而是分成大家更好理解的比如說我的大數據上要做什么事情，在安全上要做什么事情。我在計算上做什么事情。比如說安全我們有兩個產品，AICC密態計算是一個PaaS產品，通過它的PaaS能做好端側的加密，做好知識庫的加密，做好密鑰的管理。它是一個PaaS產品，也可以執行模型的加密計算，大模型防火墻可能是PaaS也可能是SaaS，因為只需要一些配置就可以保護模型的推理不受到攻擊，不被投毒。

從業務視角大家更好理解，到底AI云原生需要在每個層面做什么事情，可以幫解決什么問題。

問：未來商業模式上會有變化嗎？

譚待：未來IaaS、PaaS（的商業模式）沒有變化，但像SaaS層，以前的SaaS還是一個被動的工具，現在有Agent后能主動幫你做很多事情。比如它能直接幫你寫一個程序。給它付費的時候，不是說看它輸出了多少代碼，而是它幫你做成了什么事情。這有一個很大的商業模式的變化。但我覺得現在也不用過多關注，因為都還在早期。

大模型給火山引擎帶來的業績增長最快

問：基于對今年市場和需求的判斷，火山引擎收入增長和客戶拓展上有哪些目標

譚待：我們目標還是很激進的。因為AI的需求很旺盛，困惑很多——即使有好的模型怎么用起來、怎么用得好也是一個問題。這個階段最重要的是把產品做好做扎實，把成本做低，和互聯網、汽車等標桿客戶把方案做好，讓大家看到更好的示范，自然而然業務目標就可以完成。

問：火山引擎營收中由大模型帶來的增長是？今年會重點攻堅哪些行業客戶？

譚待：大模型帶來的業績增長是所有產品中最快的，毛利也是最好的之一。各行各業都在加速擁抱大模型，包括數字原生的互聯網，汽車、消費電子，零售、金融、能源、航司等。一般來說，數字化基礎越好AI轉型越快。AI時代誕生了很多優秀的初創公司，它們有一個特點，人都很少，可能10-20個人，但是功能產生得很快，每天Token消耗很多。火山的優勢就是軟件可以適配各種各樣的芯片，不僅我們這么做，給客戶也提供了靈活的方案。

問：去年火山自建算力中心提速，如何平衡初期投入與長期成本的優勢？

譚待：建數據中心有三種模式：租用、自建、合作。我們以前自建比較少，現在做得多一些，但整體比例在業界也屬于正常水平。成本平衡不是一個很難的事情，因為所有的建設都是算在成本里。火山一直都是保持毛利OK的情況下去做規模化。